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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | Halber Tag pro Domain Slice | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-4 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
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